顶层设计需要大数据支撑 完善资源配置(2)

    　——竞争格局：主要竞争者相同业务市场占有率和竞争优势劣势信息。

 

    　——客我关系：信贷市场需求与供给关系及其决定的出价条件信息。

 

    　——投资机会：贷款意愿和还款能力信息。

 

    　——风险提示：可能出现坏账的各种潜在因素信息。

 

    　——用户信用：信用记录。互联网企业涉足银行业最强大的竞争力所在。

 

    　——国外经验：国外同行专业经验。

 

   　 除银行外，金融领域最有挑战的是证券投资决策。股票、期货、黄金、外汇等投资品，通过利用信息不对称性获取超额利润，信息是证券投资的生命。工作模型就是：一是大数据，二是在此基础上的量化模型，三是投资策略。

 

    　无论是银行，还是证券投资，资产投资组合战略最重要。这就需要有良好的顶层设计，以系统把控投资机会与规避风险，谋求收益最大化。

 

　　当然，一个给力的大数据支撑是必不可少的。

 

    　(2)政府

 

    　政府的工作，重要内容是体制、机制和政策。体制就是经济系统的运行平台，机制就是经济系统的运行流程，政策就是经济系统的运行规则。政府需要通过顶层设计进行体制改革和机制、政策调整，以外部性改善优化经济系统运行的生态，进而提高经济系统的运行效率。政府的顶层设计需要大数据做支撑，没有大数据就没有顶层设计。信号失真导致政策失误的例子古今中外比比皆是，判断失误导致决策失误的例子也是不胜枚举。

 

    　首先，国家需要一个强大的经济数据库。为了获得真实可靠的数据，国家统计局与百度、阿里巴巴等合作，利用大数据改进政府统计的科学性和及时性。比如物价指数，统计局全国选取几千个样本点观测同一个市场几个代表性的商品，定期采集数据，加权汇总。这就不如用淘宝实际交易商品及价格变化计算得及时、准确。

 

   　 当然，大数据不仅包括结构化的定量数据，还包括大量非结构化的文本数据和图音视等非结构化的定性数据。一个标准的政府经济数据库，不仅仅是统计，还应该包括宏观、金融、行业、区域、国际等方面的动态、统计、观点(含当时及历史)信息。所以，光有国家统计局的统计数据是不够的，还需要有专门的机构，搜集经济系统含统计在内的各类信息，做成专业的数据库。

 

    　其次，国家也需要有智库。经济体制改革、经济发展规划、经济政策与措施，都需要进行充分的调查、分析、讨论，最终形成方案。大数据时代拒绝拍脑袋决策。顶层设计基于数据库基础上的分析模型，是时代赋予的一个特征。所以，一个智库行业和思想市场的形成，既有必要性，也有可行性。

 

   　 比如，我们可以通过建立宏观经济计量模型，按相关分析方法，用历史数据拟合各类经济变量间的关系，形成方程集。如果我们要调整政策，比如减税，我们可以把减税变量代入模型，演算减税所带来的GDP、CPI、就业等各种指标的变化，藉此来定量判定该政策的效果。这个工作在没有定量大数据前是不可能完成的。

 

    　(3)高校图书馆

 

    　数字图书馆是伴随信息技术发展而产生的一个概念，是高校的大数据系统。在信息时代，作为海量知识载体的图书馆，特别是高校图书馆，已突破传统大建筑大藏书量的物理概念，而延伸到网络的虚拟领域。衡量一个高校图书馆的能力，要综合看线上线下为读(浏览)者提供信息的能力，所以，馆藏水平不以藏书量衡量，而要以信息储量衡量。

 

   　 高校是个智库，也是培养人才的地方，数字图书馆是高校最重要的基础设施建设之一。特别是财经类院校，大数据一方面可以支撑其专家从事各类经济研究，另一方面也是学生学习资料的强大支撑。

 

    　数字图书馆的经济信息内容范围更广泛，包括经济动态数据库、统计数据库、经济论文库、经济视频、政策法规库等，还可订制经济模型与分析平台，包括CGE、政策模拟、投入产出、景气指数、绩效评价等模型。

 

    　除此之外，企业、研究机构、中介组织、媒体，甚至个人，都需要了解动态经济信息，都要关注经济形势与政策，以便能够与时俱进，提高决策水平。小而言之，大数据可以提高每个个体的选择和行动效能；大而言之，通过改善决策，整个国民经济系统能够总体效率得以大幅度提高。

 

    　重视大数据不仅是一种态度，更是一种水平。